Как исправить Google Ads Smart Bidding с использованием основной или вторичной структуры конверсий.

от

Часто то, что кажется плохой стратегией Google Ads, на самом деле является проблемой с тем, как отслеживаются конверсии. Многие аккаунты не настроены для точного измерения результатов, что приводит к неверной интерпретации эффективности.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Этот рекламный аккаунт отслеживает всё – отправку форм, клики по кнопкам, просмотры страниц, добавление товаров в корзины и даже просто начало процесса оформления заказа – как если бы все это были одинаково важные «конверсии». Это не идеально, поскольку это вводит в заблуждение автоматическую систему назначения ставок Google. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на действиях, которые *действительно* важны для рекламодателя, она пытается максимизировать общую меру вовлечённости пользователей.

Когда учётные записи настроены таким образом, исход, к сожалению, предсказуем.

Как эксперт в области SEO и PPC, я часто сталкиваюсь с разочаровывающим несоответствием: кампании *выглядят* отлично в Google Ads – высокая конверсия, сильный ROAS – но клиент не видит, что эти результаты перерастают в реальный рост бизнеса. Они проверяют свои банковские выписки, смотрят на свою прибыль, и цифры просто не сходятся. Невероятно обескураживает, когда данные, которые мы представляем, не отражают их реальный опыт или не приводят к успеху, которого они ожидают. По сути, то, что мы *считаем* работающим на основе данных рекламной платформы, не соответствует реальному финансовому влиянию на их бизнес.

https://www.searchenginejournal.com/wp-json/sscats/v2/tk/Middle_Post_Text

Решение не в том, чтобы тестировать другую стратегию ставок.

Чтобы исправить проблему, нам нужно рассмотреть, как настроены конверсии. Используя систему, в которой некоторые конверсии считаются основными, а другие – поддерживающими, менеджер рекламы может направлять машинное обучение Google – сообщая ему, на какие данные следует сосредоточиться и, что крайне важно, какие игнорировать. При правильной настройке эта система дает вам больше контроля над тем, как ведет себя алгоритм, обеспечивая его концентрацию на том, что действительно важно для вашего бизнеса.

Например, хотя цифры, используемые здесь, вымышлены, подобные тенденции часто встречаются в реальных данных учетных записей.

Наша кампания Performance Max привела к 4 000 кликам и 37 фактическим покупкам. Однако, рекламная платформа заявила о 62% конверсии, что вводит в заблуждение. Эта высокая цифра достигается за счет подсчета таких действий, как клики по кнопкам, отправка форм и даже незавершенные покупки, как если бы это были полноценные продажи. По сути, платформа рассматривает эти незначительные действия как эквивалент завершенной покупки, завышая коэффициент конверсии.

  • Добавления в корзину учитывались как конверсии, даже если пользователь никогда не возвращался.
  • События начала оформления заказа учитывались так же, как и завершенные покупки, завышая возврат инвестиций в рекламу.
  • Клики кнопок или прокрутки страниц регистрируются как «микро-победы», заглушая реальные сигналы.

Это соотношение сигнал/шум примерно 9:1 против алгоритма.

Кризис сигналов интеллектуального назначения ставок

Нам нужно переосмыслить Smart Bidding в Google Ads. Это больше, чем просто способ установить ставки — это система, которая определяет закономерности. Google объясняет, что Smart Bidding анализирует пользователей, их историю поиска и многие другие факторы. Это означает, что он не оптимизирует ставки только на основе ключевых слов; вместо этого он учится на основе поведения пользователей и корректирует ставки на основе этих закономерностей. Конкретные закономерности, которые он изучает, зависят от данных о конверсиях, которые вы предоставляете.

Каждый раз, когда кто-то выполняет желаемое действие на вашем сайте, это помогает нашей системе узнать, какие качества определяют ваших лучших клиентов. Система анализирует такие вещи, как устройство, которое они используют, время суток, их интересы, что они искали и как они взаимодействуют с вашим веб-сайтом, чтобы определить других пользователей с похожими характеристиками.

Если рекламный аккаунт объединяет сильные сигналы о потенциальных покупках с мелкими, менее значимыми действиями, системе трудно определить вероятных покупателей. Рекламный алгоритм не может отличить человека, который готов совершить покупку, от человека, который просто просматривает, потому что ему даны инструкции рассматривать их как одно и то же.

Часто можно услышать, что Google Ads приоритизирует быстрые, простые конверсии. Но дело не только в том, что система работает как задумано – речь идет о том, что легче измерить. Google Ads естественным образом предпочитает действия, которые происходят быстро, такие как клики, потому что их гораздо проще получить, чем, например, завершенные покупки. Добавление товаров в корзину проще, чем фактическое завершение продажи, поэтому алгоритм назначения ставок фокусируется на пользователях, которые предпринимают эти простые шаги, если маркетолог вручную не направит его на приоритизацию более ценных действий.

Это не ошибка в Google Ads. Это алгоритм, безупречно выполняющий инструкции.

Архитектурное исправление: Инженерия сигналов, а не управление тегами

Первичная и вторичная рамки меняют наше представление об отслеживании конверсий. Вместо простого предоставления отчетов о них, они фокусируются на использовании этих данных для улучшения алгоритмов.

Два сеттинга, две совершенно разные работы:

  • Основная (Оптимизация): Заполняет столбец «Конверсии». Активно используется Smart Bidding для обучения, прогнозирования и назначения ставок. Это учебная программа для алгоритма.
  • Вторичный (Наблюдение): Заполняет столбец «Все конверсии». Строго игнорируется стратегией назначения ставок. Это диагностический слой менеджера рекламы.

Распространенная ошибка для менеджеров по рекламе — упускать из виду вторичные конверсии. Эти настройки контролируют, какую информацию использует модель машинного обучения при обучении.

Вместо того, чтобы просто отслеживать конверсии, подумайте о том, как структурированы ваши данные. При настройке учётной записи сосредоточьтесь на том, какая информация поступает непосредственно в автоматизированную модель, а какая сохраняется для последующего просмотра людьми. Это две отдельные системы, предназначенные для разных пользователей.

Представительный пример того, как это ломается внутри рекламной платформы.

Давайте рассмотрим типичный пример в Google Ads, чтобы понять эту проблему. Представьте себе успешную кампанию Performance Max, которая, кажется, генерирует хорошие результаты. В этом случае такие действия, как начало процесса оформления заказа и нажатие на кнопку, отслеживаются как ключевые конверсии наряду с фактическими покупками. Хотя рекламная платформа изначально показывает положительные результаты, более пристальный взгляд на данные выявляет другую картину.

  • Сообщенный коэффициент конверсии: 62%
  • Состав: примерно 90% «конверсий» — это клики по кнопкам и инициированные оформления заказов.
  • Фактические покупки с 4 000 кликов: 37.
  • Реальный коэффициент покупки: 0.9%
  • Потрачено: $5,400.
  • Выручка: $11,000.
  • Эффективный ROAS: 2,04 (значительно ниже целевого показателя 4,0+ для данной категории).

Система Smart Bidding работает, как и задумано – ей успешно удаётся находить больше людей, которые нажимают на кнопки. Однако она была обучена на данных, которые не отражают фактический доход, поэтому она сосредотачивается на неправильной цели и оптимизируется для кликов вместо продаж.

Исправление этой проблемы не произойдет немедленно. Возврат этих микро-конверсий к более низкому приоритету перезапускает процесс обучения системы, поскольку в настоящее время он основан на неточной информации. В течение нескольких недель производительность может колебаться и снижаться, пока система переобучается, используя надежные данные.

Плохо спроектированная система отслеживания конверсий создает небольшие проблемы, которые накапливаются со временем, а затем требуют значительных усилий для исправления. Вы не сразу почувствуете влияние неаккуратной настройки – реальная стоимость возникает, когда вам приходится восстанавливать точное отслеживание после наведения порядка.

Технический слой: Оптимизация против Наблюдения

На данный момент мы установили, что то, как настроена схема конверсии, имеет решающее значение – даже небольшие ошибки могут накапливаться и вызывать большие проблемы. Теперь мы рассмотрим, как Smart Bidding фактически использует полученные данные.

Как первичные конверсии обучают алгоритм

Рекламная платформа считает любое завершенное действие победой. Затем ее автоматизированная система ставок анализирует, что произошло *перед* этими победами – такие вещи, как конкретные ключевые слова или аудитории – и увеличивает ставки, чтобы попытаться повторить эти успешные условия. Именно поэтому важно очень тщательно определять ваши основные конверсии. Они должны быть конкретными результатами, которые напрямую способствуют вашему доходу, например, завершенная покупка, заполненная лид-форма или запланированная консультация – а не просто вещи, которые *кажутся* связанными с доходом.

Если деятельность напрямую не способствует доходу, она не должна быть главным приоритетом.

Как вторичные конверсии информируют, не засоряя.

Вторичные конверсии отслеживаются в целях отчетности, но не используются для непосредственного улучшения ставок. Это различие является ключевым – оно позволяет вам отслеживать все шаги, которые предпринимает клиент, не влияя на данные, используемые для оптимизации ваших кампаний. Вы можете отслеживать столько вторичных действий, сколько необходимо для понимания пути клиента, не искажая результаты.

Примеры включают:

  • Страница просмотра цен.
  • Добавить в корзину.
  • Начать оформление заказа.
  • Страница просмотра доставки.
  • Создание аккаунта.

Эти шаги помогают определить, на каком этапе пользователи выбывают из процесса. Важно, что они не предписывают системе таргетировать пользователей, которые не заинтересованы по-настоящему. Это дает нам четкое понимание того, как люди проходят через воронку, сохраняя при этом точные данные.

Важно понимать следующее: хотя Google утверждает, что не использует вторичные действия при определении того, какие ставки принимать, система, вероятно, все равно использует их для *угадывания* того, что пытается сделать пользователь. Поэтому, даже если вы просто отслеживаете действия, не оказывающие прямого влияния на ставки, убедитесь, что они действительно демонстрируют прогресс для клиента. Добавление несущественных или ‘фейковых’ действий в эти вторичные слоты может ввести систему в заблуждение и привести к неточным прогнозам.

Отслеживание легитимных этапов воронки — лучший совет.

The Hidden Override: Custom Goals

Пользовательские цели, с другой стороны, полностью отменяют тегирование «Основной» vs. «Вторичный».

Когда вы создаете конкретную цель и добавляете к ней дополнительное действие, это действие автоматически будет использоваться для определения ставок в любой рекламной кампании, связанной с этой целью, даже если другие настройки существуют на уровне всего аккаунта.

Эта функция может быть действительно полезной, но также является распространенным источником проблем в аккаунтах Google Ads. Многие маркетологи думают, что пользовательские цели предоставляют только дополнительные данные, но на самом деле они влияют на то, как Google Ads делает ставки. Хорошая идея — регулярно проверять каждую пользовательскую цель, чтобы убедиться, что ваш аккаунт настроен правильно.

Как эта архитектура влияет на фазу обучения

После переключения стратегий Smart Bidding обычно требуется от 7 до 14 дней, чтобы система обучилась и оптимизировалась. Этот период обучения может быть дольше для кампаний, которые не получают много конверсий, поскольку системе требуется больше данных, чтобы понять, что приводит к успеху. В течение этого времени алгоритм назначения ставок работает над построением — или улучшением — своего понимания того, как добиться наилучших результатов.

Использование чёткого разделения между основными и вторичными процессами обучения ускоряет процесс обучения. Сосредоточение на меньшем количестве, но более важных сигналах позволяет системе быстрее приходить к выводам. Это также помогает алгоритму лучше различать потенциальных клиентов и тех, кто ими не является, что приводит к более стабильным и надёжным стратегиям ставок.

Плохо поддерживаемый аккаунт на самом деле вредит показателям. Рекламная система испытывает трудности из-за противоречивых данных, что замедляет оптимизацию и приводит к ухудшению результатов с течением времени. Хуже того, когда аккаунт наконец исправлен или реорганизован, системе приходится полностью переучиваться, что вызывает временное падение дохода, пока она забывает предыдущие, неверные закономерности.

Распространенная ошибка, которую допускают даже опытные менеджеры по рекламе, связана с импортированными конверсиями. Когда вы переносите конверсии из Google Analytics в Google Ads, они автоматически устанавливаются как вторичные. Если вы полагаетесь на данные из Google Analytics 4 для своих основных целей и *предполагаете*, что процесс импорта правильно настроил отслеживание оптимизации, вы можете препятствовать вашим ставкам по рекламе. Лучше всегда вручную проверять статус конверсий после каждого импорта, чтобы убедиться, что ваша стратегия ставок использует правильные данные для максимизации дохода.

Пограничные случаи, которые менеджер PPC должен спроектировать для

Телефонные звонки

Телефонные звонки – самое контекстно-зависимое действие в рамках системы.

Некоторые предприятия получают звонки, в основном состоящие из запросов базовой информации, такой как часы работы магазина. Эти звонки не являются основной причиной ответа на телефон. Но для других предприятий звонки – это самое важное – они напрямую приводят к запланированным встречам, демонстрациям продуктов или фактическим продажам. Сосредоточиться следует на этих звонках.

Это решение не о том, *что* сделал звонящий, а об информации, собранной *после* звонка. Чтобы правильно это настроить, вам нужно уметь оценивать качество звонков. Мы рекомендуем прослушать несколько звонков, поговорить с вашими телефонными агентами, а затем сгруппировать эти звонки по категориям. Это поможет вам принять наилучшее решение.

Импортированные события Google Analytics

Когда вы импортируете события из GA4 в Google Ads, они автоматически начинаются как вторичные действия. Это сделано намеренно – Google не хочет, чтобы эти импортированные события случайно повлияли на настройку ваших ставок.

Низкочастотные аккаунты и проблема холодного старта

Как цифровой маркетолог, я обнаружил, что даже если аккаунт Google Ads не достиг объема конверсий, необходимого для того, чтобы Smart Bidding действительно заработал (обычно около 30-50 конверсий за 30 дней, но это зависит от стратегии назначения ставок), принципы, которые мы обсуждаем, все равно имеют значение. В таких случаях этот дополнительный уровень оптимизации и ручные корректировки, которые я вношу, становятся *еще более* важными для достижения хороших результатов.

Google официально не заявляет, что использует вторичные действия для определения ставок, но многие эксперты полагают, что его алгоритм использует их для предсказания того, чего хотят пользователи. Это может быть особенно полезно для аккаунтов с низким трафиком, поскольку это дает алгоритму достаточно информации для начала распознавания закономерностей и повышения эффективности даже до того, как станет доступно значительное количество данных.

Сосредоточение внимания на *том, насколько хорошо* пользователи взаимодействуют с дополнительными действиями важнее, чем просто *количество* этих действий. Каждый ценный шаг, который предпринимает пользователь – например, просмотр страницы с ценами, просмотр демонстрации или использование конфигуратора продукта – предоставляет полезные данные, которые направляют систему, особенно когда она только начинает работу.

Низкокачественные данные, введенные здесь, могут привести к неточным результатам, что потенциально может привести к тому, что модель изначально будет учиться неправильно. Поэтому тщательно оценивайте любые дополнительные данные преобразования перед их включением.

Когда продвигать вторичное действие к первичному?

Почти никогда.

Эта система не позволяет легко превращать менее важные действия в основные. В частности, добавление товаров в корзину, начало процесса оформления заказа и просто просмотр страниц или использование чата не должны быть приоритетными, независимо от того, как часто они происходят. Тот факт, что что-то популярно, не означает, что пользователи пытаются совершить покупку. Например, многие могут начать процесс оформления заказа или использовать функцию чата, но это не означает, что они действительно что-либо покупают.

Легитимные сценарии для изменений статуса ограничены:

  • Телефонные звонки переклассифицированы. Когда бизнес подтверждает, что звонки имеют более высокую заинтересованность, чем предполагалось изначально (или наоборот).
  • Импортированные события GA4 исправлены. Когда импортированная макро-цель попадает во вторичные по умолчанию и требует повышения до основной.
  • Качество лидов переосмыслено. Когда бизнес переходит от «все лиды» к «только квалифицированные лиды», и действие по квалификации становится новой макро-целью.

Это завершает список. Если стратег последовательно делает акцент на небольших шагах вместо того, чтобы сосредотачиваться на основных целях, он не по-настоящему использует этот подход – он на самом деле ослабляет его.

Тактический контрольный список: Аудит вашей основной и вторичной архитектуры

Перед тестированием любой стратегии Smart Bidding, пройдитесь по рекламному аккаунту, выполнив эту проверку:

  • Одна макро-цель на каждую цель кампании. Подтвердите единственное основное преобразование, которое напрямую связано с доходом.
  • Все микро-действия помечены как вторичные. Добавления в корзину, клики по кнопкам, начало оформления заказа, просмотры страниц и чаты, ни одно из них не должно быть основным.
  • Импортированные события GA4 подтверждены. Убедитесь, что любые макро-цели, импортированные из Analytics, были вручную повышены до основных.
  • Оценка телефонных звонков на основе качества. Прослушайте недавние примеры звонков и пометьте действия, основываясь на реальной деловой ценности, а не на предполагаемой.
  • Пользовательские цели проверены. Перечислите каждую пользовательскую цель и подтвердите, какие вторичные действия принудительно продвигаются в ставки.
  • Охват воронки на вторичных показателях. Каждый значимый шаг между кликом и конверсией имеет своё вторичное действие, которое не предназначено для назначения ставок, а служит для диагностики.
  • Проверенные отображаемые столбцы. Столбец «Conversions» соответствует сигналам ставок. Столбец «All conversions» соответствует полной диагностической информации.
  • Никаких показных событий во вторичных целях. Если действие не является законным шагом в пути покупателя, удалите его. Качество важнее количества здесь.
  • Фаза обучения учтена. После любых изменений в фреймворке дайте алгоритму от семи до 14 дней на перекалибровку, прежде чем оценивать производительность. Обязательно задокументируйте изменение, чтобы объяснить падение объёма или эффективности конверсий.
  • Бюджет на повторное обучение учтен. Если аккаунт очищается с плоской настройки, планируйте 30-дневный период повторного обучения с пониженной производительностью.

Роль Стратега в 2026 году

Как digital-маркетолог, я вижу, как Smart Bidding всё больше берет на себя то, что мы раньше делали вручную – всё, от управления ставками до уточнения наших таргетингов для аудиторий и креативов. Хотя платная поисковая реклама кажется всё более автоматизированной, и иногда кажется, что она сокращается с точки зрения того, что мы напрямую контролируем, я считаю, что крайне важно, чтобы в этом всё ещё присутствовал человеческий фактор – нам нужно быть в курсе событий и обеспечивать соответствие стратегий общим целям.

Традиционные методы испытывают трудности с пониманием того, как люди подходят к решению проблем и прогнозируют результаты. Алгоритмы не должны определять, из каких данных они учатся – это стратегический бизнес-выбор, требующий тщательного обдумывания, а не просто автоматической оптимизации.

Успешное выполнение этой работы означает, что вам необходимо усвоить такие концепции, как прогнозирование продаж, время, необходимое для заключения сделки, ценность потенциальных клиентов и способы связи усилий по продажам с фактическим доходом.

В контексте платной поисковой рекламы, схема «Первичный против Вторичного» в настоящее время является тем, как Google определяет качество и эффективность рекламы. При правильной настройке система учится отдавать приоритет тому, что работает лучше всего. Однако, если она настроена плохо, система быстро усиливает ошибки и сосредотачивается не на том.

Рамка — это стратегия. Предложение — всего лишь результат подготовки, которая была изложена.

Смотрите также

2026-06-02 14:13